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基于智能电流角控制的同步磁阻电机自适应反步控制
Adaptive Backstepping Control for Synchronous Reluctance Motor Based on Intelligent Current Angle Control
Faa-Jeng Lin · Ming-Shi Huang · Shih-Gang Chen · Che-Wei Hsu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
本文提出了一种基于电流角的新型同步磁阻电机（SynRM）自适应反步（ABS）速度控制系统。针对SynRM驱动系统中存在的未建模动态特性和磁饱和效应，设计了相应的控制策略，旨在提升电机驱动系统的动态响应与稳态精度。
解读: 该研究聚焦于同步磁阻电机（SynRM）的高性能控制算法，虽然阳光电源目前核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，但SynRM作为一种高效率、低成本的电机技术，在未来风电变流器配套电机或特定工业驱动场景中具有潜在应用价值。其提出的自适应反步控制（ABS）策略可为阳光电源在提升电机驱动系统鲁棒...
基于循环勒让德模糊神经网络的同步磁阻电机智能最大转矩电流比
MTPA）跟踪控制
Faa-Jeng Lin · Ming-Shi Huang · Shih-Gang Chen · Che-Wei Hsu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年12月
为构建高性能同步磁阻电机（SynRM）驱动系统，本文提出了一种基于循环勒让德模糊神经网络（RLFNN）的智能最大转矩电流比（MTPA）跟踪控制策略。针对SynRM磁阻转矩的高度非线性和时变特性，该方法通过智能算法优化控制性能，有效提升了驱动系统的响应速度与跟踪精度。
解读: 该研究关注电机驱动的先进控制算法，虽然阳光电源目前核心业务聚焦于光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，但其控制逻辑与电机驱动中的非线性控制、智能跟踪算法具有底层共性。在阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器产品线中，电机驱动与功率变换的控制精度至关重要。RLFNN算法可作为未来提升变流器动态响应性能、优...
基于递归切比雪夫模糊神经网络电流角控制器的同步磁阻电机驱动系统智能最大功率因数搜索控制
Intelligent Maximum Power Factor Searching Control Using Recurrent Chebyshev Fuzzy Neural Network Current Angle Controller for SynRM Drive System
Shih-Gang Chen · Faa-Jeng Lin · Chia-Hui Liang · Chen-Hao Liao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年3月
本文提出了一种用于同步磁阻电机（SynRM）驱动系统的新型最大功率因数控制（MPFC）方法。通过引入递归切比雪夫模糊神经网络（RCFNN）作为电流角控制器，结合定子电阻和定子磁链估计器，解决了传统基于凸极比的固定电流角控制在参数变化下的性能局限，实现了电机驱动系统的高性能运行。
解读: 该研究聚焦于电机驱动系统的智能控制算法，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能系统及风电变流器，而非同步磁阻电机驱动，但其采用的递归切比雪夫模糊神经网络（RCFNN）在复杂非线性系统控制方面具有参考价值。建议研发团队关注该类AI算法在风电变流器电机侧控制或储能系统PCS功率变换控制中的应用潜力...